技术标签： 自然语言处理
从现在开始，我们将进入真正的正题。前面的内容虽然基础，但是看了可能会有不同的感悟。
是一个简单的线性模型：
N N P e r c e p t r o n ( x ) = x W + b NN_{Perceptron}\left( x \right) = xW + b NNPerceptron(x)=xW+b
x ∈ R d i n ,    W ∈ R d i n × d o u t ,    b ∈ R d o u t x \in {R^{
{d_{in}}}},\;W \in {R^{
{d_{in}} \times {d_{out}}}},\;b \in {R^{
{d_{out}}}} x∈Rdin,W∈Rdin×dout,b∈Rdout
其中 W W W为权重矩阵， b b b为偏置项。
单隐层多层感知机的显示如下：
N N M L P 1 ( x ) = g ( x W 1 + b 1 ) W 2 + b 2 NN_{MLP1}\left( x \right) = g\left( {x{W^1} + {b^1}} \right){W^2} + {b^2} NNMLP1(x)=g(xW1+b1)W2+b2
x ∈ R d i n ,    W 1 ∈ R d i n × d 1 ,    b 1 ∈ R d 1 , W 2 ∈ R d 1 × d 2 , b 2 ∈ R d 2 x \in {R^{
{d_{in}}}},\;{W^1} \in {R^{
{d_{in}} \times {d_1}}},\;{b^1} \in {R^{
{d_1}}},{W^2} \in {R^{
{d_1} \times {d_2}}},{b^2} \in {R^{
{d_2}}} x∈Rdin,W1∈Rdin×d1,b1∈Rd1,W2∈Rd
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